timeSeriesDerivToGrid

指定したグリッド上の時系列データに対して、PromQL ライクな微分を計算する集約関数。

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timeSeriesDerivToGrid

導入バージョン: v25.6.0

時系列データをタイムスタンプと値の組として受け取り、開始タイムスタンプ、終了タイムスタンプ、step で表される一定間隔の時間グリッド上で、このデータから PromQL ライクな微分 を計算する集約関数です。グリッド上の各点について、deriv の計算に使用するサンプルは、指定された時間ウィンドウ内のものが考慮されます。

この関数は実験的機能です。allow_experimental_ts_to_grid_aggregate_function=true を設定して有効にしてください。

構文

timeSeriesDerivToGrid(start_timestamp, end_timestamp, grid_step, staleness)(timestamp, value)

パラメータ

• start_timestamp — グリッドの開始位置を指定します。 - end_timestamp — グリッドの終了位置を指定します。 - grid_step — グリッドの刻み幅を秒単位で指定します。 - staleness — 対象とするサンプルの最大 “staleness” を秒単位で指定します。staleness ウィンドウは左開右閉区間です。

引数

• timestamp — サンプルのタイムスタンプ。単一の値または配列を指定できます。 - value — timestamp に対応する時系列の値。単一の値または配列を指定できます。

戻り値

指定したグリッド上の deriv の値を Array(Nullable(Float64)) として返します。返される配列には、時間グリッド上の各点に対応する値が 1 つずつ含まれます。特定のグリッド点について微分値を計算するのに十分なサンプルがウィンドウ内にない場合、その値は NULL になります。

例

グリッド [90, 105, 120, 135, 150, 165, 180, 195, 210] 上の微分値を計算する

Query

WITH
    -- 注意: 140から190の間のギャップは、windowパラメータに従ってts = 150, 165, 180の値がどのように補完されるかを示すためのものです
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values, -- 上記のtimestampに対応する値の配列
    90 AS start_ts,       -- timestampグリッドの開始点
    90 + 120 AS end_ts,   -- timestampグリッドの終了点
    15 AS step_seconds,   -- timestampグリッドのステップ間隔
    45 AS window_seconds  -- "staleness" ウィンドウ
SELECT timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)
FROM
(
    -- このサブクエリはtimestampと値の配列を`timestamp`、`value`の行に変換します
    SELECT
        arrayJoin(arrayZip(timestamps, values)) AS ts_and_val,
        ts_and_val.1 AS timestamp,
        ts_and_val.2 AS value
);

Response

┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamp, value)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

配列引数を使った同じクエリ

Query

WITH
    [110, 120, 130, 140, 190, 200, 210, 220, 230]::Array(DateTime) AS timestamps,
    [1, 1, 3, 4, 5, 5, 8, 12, 13]::Array(Float32) AS values,
    90 AS start_ts,
    90 + 120 AS end_ts,
    15 AS step_seconds,
    45 AS window_seconds
SELECT timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values);

Response

┌─timeSeriesDerivToGrid(start_ts, end_ts, step_seconds, window_seconds)(timestamps, values)─┐
│ [NULL,NULL,0,0.1,0.11,0.15,NULL,NULL,0.15]                                                │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘